
handle: 11250/2624624
Cryptojacking er utnyttelsen av internettbrukeres båndbredde og prosseseringskraft for å mine kryptovaluta. Seint i 2017 og gjennom 2018 dukket cryptojacking opp som en av de største truslene online og ble nesten like stort som all annen malware til sammen. Bak denne nye truslen var den økende populariteten til Monero, en kryptovalutta som det er mulig å mine på konsumer hardware, den ekplosive veksten av de fleste populære kryptovalutaer og Coinhives oppstart, en tjeneste som gjorde nettleserbasert kryptominig til et levedyktig alternativ. Cryptojacking så en nedgang i 2019, men selv om det skulle vise seg å være en kortlivd trussel var det stor intresse for fenomenet blant datasikkerthetsmiljøet. Flere ondsinnede aktører har antagelig tjent gode penger på cryptojacking. I skrivende stund er er det umulig å vite om cryptojacking igjen vil bli en seriøs trussel eller ikke, men lærdommene fra fenomenet er uansett intresante. Denne oppgaven vil prøve å forstå hvordan cryptojacking påvirker systemer og brukere som lider under det, så vel som hvor levedyktig cryptojacking er som inntekskilde for de som begår det og forstå hovedforskjellene mellom ulike typer cryptojackingangrep. Dette er gjort gjennom en gjennomgang av tilgjenglig litteratur, kontrollerte eksprimet og analyse av profitten skapt via cryptojacking over lengere tid and kostdata relatert til cryptojacking. Hovedfunnene er at cryptojacking ikke skader ofrene sine betydelig og det er relativt enkelt å beskytte seg mot. På den annen side er kosten og risikoen tilknyttet cryptojacking svert lave. Hovedkostnadden er alternativkosten, ettersom det er andre måter å misbruke kompromitterte systemer og så lenge kryptomarkedene er i nedgang er ikke cryptojacking like profitabelt som alternativene.
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
